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Un diplôme qui vous plonge dans les tests hypothétiques grâce à une connaissance approfondie de leurs techniques et stratégies, comme l'estimation Bayésienne ou la qualité de l'ajustement"

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La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

Chaque module comprend une section exclusive dans laquelle vous trouverez des exemples qui vous permettront de visualiser plus facilement les concepts développés dans le syllabus"

Vous disposerez de 450 heures du meilleur contenu théorique et pratique et complémentaire pour approfondir des aspects tels que les distributions associées à la norme ou les propriétés des estimateurs"

Pour le développement de la structure et du contenu de ce Certificat avancé, TECH a pris en considération les critères professionnels d'une équipe de spécialistes dans le domaine des Statistiques Appliquées. Grâce à cela, il a été possible d'élaborer un programme solide, complet, actuel et hautement qualifiant, qui inclut les derniers développements en matière d'estimation et de techniques multivariées. En outre, il s'agit d'un diplôme dans lequel, bien que le contenu théorique ait un poids important, le matériel additionnel et pratique représente une bonne partie des 450 heures dans lesquelles il est réparti, ce qui apporte du dynamisme et en fait une expérience académique unique et agréable.

Grâce à la rigueur avec laquelle le syllabus de ce programme a été conçu, vous acquerrez les connaissances les plus exhaustives en matière de modélisation statistique par l'analyse en grappes" 

Module 1. Estimation I

1.1. Introduction à l'inférence statistique

1.1.1. Qu'est-ce que l'inférence statistique?
1.1.2. Exemples

1.2. Concepts généraux

1.2.1. Population
1.2.2. Échantillon
1.2.3. Échantillonnage
1.2.4. Paramètre

1.3. Classification de l'inférence statistique

1.3.1. Paramétrique
1.3.2. Non paramétrique
1.3.3. Approche classique
1.3.4. Approche bayésienne

1.4. Objectif de l'inférence statistique

1.4.1. Quels objectifs?
1.4.2. Applications de l'inférence statistique

1.5. Distributions associées à la normale

1.5.1. Chi-carré
1.5.2. T-Student
1.5.3. F- Snedecor

1.6. Introduction à l'estimation ponctuelle

1.6.1. Définition de l'échantillon aléatoire simple
1.6.2. Espace d'échantillonnage
1.6.3. Statisticien et estimateur
1.6.4. Exemples

1.7. Propriétés des estimateurs

1.7.1. Suffisance et complétude
1.7.2. Théorème de factorisation
1.7.3. Estimateur sans biais et asymptotiquement sans biais
1.7.4. Erreur quadratique moyenne
1.7.5. Efficacité
1.7.6. Estimateur cohérent
1.7.7. Estimation de la moyenne, de la variance et de la proportion d'une population

1.8. Procédures de construction des estimateurs

1.8.1. Méthode des moments
1.8.2. Méthode du maximum de vraisemblance
1.8.3. Propriétés des estimateurs du maximum de vraisemblance

1.9. Introduction à l'estimation par intervalle

1.9.1. Introduction à la définition de l'intervalle de confiance
1.9.2. Méthode de la quantité pivot

1.10. Types d'intervalles de confiance et leurs propriétés

1.10.1. Intervalles de confiance pour la moyenne d'une population
1.10.2. Intervalle de confiance pour la variance d'une population
1.10.3. Intervalle de confiance pour une proportion
1.10.4. Intervalles de confiance pour la différence des moyennes d'une population. Populations normales indépendantes. Échantillons appariés
1.10.5. Intervalle de confiance pour le rapport de variance de deux populations normales indépendantes
1.10.6. Intervalle de confiance pour la différence de proportions de deux populations indépendantes
1.10.7. Intervalle de confiance pour un paramètre basé sur son estimateur du maximum de vraisemblance 
1.10.8. Utilisation d'un Intervalle de Confiance pour rejeter ou infirmer des hypothèses

Module 2. Estimation II

2.1. Introduction aux tests d'hypothèse

2.1.1. Exposé du problème
2.1.2. Hypothèses nulle et alternative
2.1.3. Statistique de contraste
2.1.4. Types d'erreurs
2.1.5. Niveau de signification
2.1.6. Région critique. valeur p
2.1.7. Puissance

2.2. Types de tests d'hypothèse

2.2.1. Test du rapport de vraisemblance
2.2.2. Contrastes sur les moyennes et les variances dans les populations normales
2.2.3. Contrastes sur les proportions
2.2.4. Relation entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèse

2.3. Introduction à l'inférence Bayésienne

2.3.1. Distributions a priori
2.3.2. Distributions conjuguées
2.3.3. Distributions de référence

2.4. Estimation Bayésienne

2.4.1. Estimation ponctuelle
2.4.2. Estimation d'un ratio
2.4.3. Estimation de la moyenne dans les populations normales
2.4.4. Comparaison avec les méthodes classiques

2.5. Introduction à l'inférence statistique non paramétrique

2.5.1. Méthodes statistiques non paramétriques: concepts
2.5.2. Utilisation des statistiques non paramétriques

2.6. Inférence non paramétrique comparée à l'inférence paramétrique

2.6.1. Différences entre les inférences

2.7. Test d'adéquation

2.7.1. Introduction
2.7.2. Méthodes graphiques
2.7.3. Test de l'équation d'adéquation
2.7.4. Test de Kolmogorov-Smirnov
2.7.5. Contrastes de normalité

2.8. Test d'indépendance

2.8.1. Introduction
2.8.2. Contrastes d'aléa. Contraste de la traînée
2.8.3. Contrastes d'indépendance dans les échantillons appariés

2.8.3.1. Contraste de Kendall
2.8.3.2. Contraste de rang de Spearman
2.8.3.3. Test d'indépendance du Khi-Carré
2.8.3.4. Généralisation du test du Khi-Carré

2.8.4. Contrastes d'indépendance dans des échantillons liés à k

2.8.4.1. Généralisation du test du Khi-Carré
2.8.4.2. Coefficient de concordance de Kendall

2.9. Contraste de position

2.9.1. Introduction
2.9.2. Test du signe pour les échantillons appariés

2.9.2.1. Test du signe pour un échantillon. Test de la médiane
2.9.2.2. Test du signe pour les échantillons appariés
2.9.2.3. Test de rangs signés de Wilcoxon pour un échantillon
2.9.2.4. Test de rangs signés de Wilcoxon pour des échantillons appariés

2.9.3. Contrastes de position pour deux échantillons indépendants

2.9.3.1. Test de Wilcoxon-Mann-Whitney
2.9.3.2. Test de la médiane
2.9.3.3. Test du khi-carré

2.9.4. Contrastes de position pour k échantillons indépendants

2.9.4.1. Test de Kruskal-Wallis

2.9.5. Contrastes de position pour k échantillons liés

2.9.5.1. Test de Friedman
2.9.5.2. Q de Cochran
2.9.5.3. W de Kendall

2.10. Test d'homogénéité

2.10.1. Contrastes d'homogénéité pour 2 échantillons indépendants

2.10.1.1. Contraste de Wald-Wolfowitz
2.10.1.2. Test de Kolmogorov-Smirnov
2.10.1.3. Test du khi-carré

Module 3. Techniques statistiques multivariées

3.1. Analyse factorielle

3.1.1. Introduction
3.1.2. Principes de base de l'analyse factorielle
3.1.3. Analyse factorielle
3.1.4. Méthodes de rotation des facteurs et interprétation de l'analyse factorielle

3.2. Modélisation de l'analyse factorielle

3.2.1. Exemples
3.2.2. Modélisation dans un logiciel statistique

3.3. Analyse en composantes principales

3.3.1. Introduction
3.3.2. Analyse en composantes principales
3.3.3. Systématique de l'analyse en composantes principales

3.4. Modélisation de l'analyse en composantes principales

3.4.1. Exemples
3.4.2. Modélisation dans un logiciel statistique

3.5. Analyse des correspondances

3.5.1. Introduction
3.5.2. Test d'indépendance
3.5.3. Profils des lignes et profils des colonnes
3.5.4. Analyse d'inertie d'un nuage de points
3.5.5. Analyse des correspondances multiples

3.6. Modélisation de l'analyse des correspondances

3.6.1. Exemples
3.6.2. Modélisation dans un logiciel statistique

3.7. Analyse discriminante

3.7.1. Introduction
3.7.2. Règles de décision pour deux groupes
3.7.3. Classification multi-stocks
3.7.4. Analyse canonique discriminante de Fisher
3.7.5. Choix des variables: procédure Forwrad et Backward
3.7.6. Systématique de l'analyse discriminante

3.8. Modélisation de l'analyse discriminante

3.8.1. Exemples
3.8.2. Modélisation dans un logiciel statistique

3.9. Analyse en grappes

3.9.1. Introduction
3.9.2. Mesures de distance et de similarité
3.9.3. Algorithmes de classement hiérarchique
3.9.4. Algorithmes de classification non hiérarchique
3.9.5. Procédures pour déterminer le nombre approprié de groupes
3.9.6. Caractérisation des groupes
3.9.7. Systématique de l'analyse en grappes

3.10. Modélisation de l'analyse en grappes

3.10.1. Exemples
3.10.2. Modélisation à l'aide de logiciel statistique

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